マーケティング入門

受講生の気づきが未来を拓く

なぜ売れたのか? 実例に沿って、なぜある商品が売れたのかを考えることは今まで経験していなかったため、とても印象に残りました。自分がよく知る商品についても同様に、なぜ売れたのか具体的な理由を探っていきたいと思います。また、行動観察を行ったことがなかったため、まずは身近なところから実践してみる意欲が湧いてきました。 実際の行動はどう? 新規システムを開発する際には、これまで社長からの指示に従ってシステムを作ってきましたが、その結果、真のニーズが捉えられておらず、売れない原因になっていたと感じます。今後は、社長が想定する利用者像に留まらず、実際に利用者の行動を観察し、深いインタビューを行った上でシステムのコンセプトを策定していくことが重要だと実感しました。この点を踏まえ、予算申請にも利用者観察やインタビューのプロセスを組み込み、本当に解決すべき課題を明確にしていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

フレームワークで開く学びの扉

仮説はどう生まれる? まずは、3Cや4Pといったフレームワークを仮説の軸として活用することで、仮説をスムーズに構築できます。この方法により、偏った仮説や考慮漏れを防ぎ、網羅的かつ精度の高い分析が行えると感じています。 私の仮説偏りはなぜ? また、私自身、問題解決のための仮説設定が思いつきやすいものに偏りがちであることを実感しています。そこで、今後はまず3Cや4Pなどの軸に基づいて仮説を網羅的に洗い出す手順に見直すことにしました。これにより、より体系的かつ客観的なアプローチが可能になり、問題解決の効率も向上すると考えています。 実践はどう進む? 具体的には、最初に3Cや4Pを活用して課題に対する多角的な視点を整理し、次に各軸に沿って仮説をリストアップ、優先順位を付けながら検証を進めます。最後に、検証結果をフィードバックし、再度仮説を見直していくプロセスを実践していく予定です。

クリティカルシンキング入門

イシューで問題解決の道筋を明確に!

問いはどう考える? まず、重要なのは問い(イシュー)を立てることです。この問いは具体的であり、疑問文の形であるべきです。常に問いを考え続けることが求められます。たとえば、南守島のケースでは、データを様々な切り口で分析し、課題を特定し、その解決策を出すという一連の流れを理解しました。 イシューをどう整理する? 議論が多岐にわたると、イシューを見失うことがあります。そのため、一貫してイシューを意識するのが重要です。議事録のヘッダーにイシューを入れることで、会議の開始時にメンバー全員で確認し、共通の認識を持つように心がけると良いでしょう。 会議はなぜ確認する? 会議の最初には、イシューを全員で確認します。また、議論が逸れた場合には、軌道修正のために再度イシューを確認することが必要です。イシューが複数ある場合には、それを構造的に分解し、それぞれ個別に議論する場を設けると効果的です。

クリティカルシンキング入門

学びのステップアップで変わる自分

手順はなぜ必要? 手順を踏んで書くことは、相手のニーズに合った内容を説明することや、理解しやすさに大きく影響します。また、手順を踏む際には、ピラミッドストラクチャーを意識することで、相手のニーズをより的確に捉えることができます。 上司への報告はどう? 上司へ顧客のアプローチ状況を報告する際には、手順を丁寧に説明することが重要です。メンバーに説明を行う際も、主語・述語を省略せず、明確な言葉を使うことで、英語でも日本語と同様に曖昧さを避けることができます。 具体手順は何? 具体的な報告や説明の手順としては、まず、図を用いてメモを作成することから始めます。そして、可能性のある理由をできる限り多く書き出し、その中から状況に合った内容をさらに深掘りして説明します。報告の際には、主語が抜けないように意識し、文章の複雑さを避けるため、主語と述語をシンプルに保ち、情報を分解して整理します。

生成AI時代のビジネス実践入門

Try&Learnが拓くDX新時代

Try&Learnの魅力は? 今週の学びで最も印象に残ったのは、「Try&Learn」の考え方でした。また、ビジネススキルとデジタルスキルのマッピングにおいて、従来の先輩後輩の考え方を打ち破る新たな視点を得ることができました。この経験を通じ、DXは単なるITの話に留まらず、ビジネスマインドそのものの変化を促すものであると実感しました。 AIツールの具体策は? さらに、グロービスならではのAIツールを使ったチャット対話では、実践的な内容に基づいた具体的なアドバイスが得られ、早速実務の中で活用していきたいと感じました。AIを効果的に使いこなすためには、基本的なクリティカルシンキングやビジネスの基礎力が不可欠であり、それらが高いほどAIの活用力も向上することを学びました。 継続利用はどう考える? また、学習修了後もこのAIツールを継続して利用できるかどうかが気になるところです。

アカウンティング入門

B/Sで見抜く業界の秘訣

航空業界の特徴は? 固定資産の額が大きいANAの場合、航空会社としての特性を踏まえなければ、B/Sの内容を細かく理解することは難しいと感じました。しかし、固定資産の割合が大きいことから、鉄道や航空といった業界の特徴がある程度想像できる点は興味深かったです。今回の講義では、B/Sの内訳が特徴的な企業について取り上げることで、業界ごとの違いを実感できました。 資産費用の関係は? また、以前気になっていた資産と費用の関係性についても、減価償却の視点から理解が深まりました。これにより、B/Sの読み解き方に対する自信がついたと思います。 講義の学びは? 今回の講義を通して、さまざまな業界における資産の保有状況や運用方法について、より具体的に説明できるようになりたいと感じました。今後は、自社の取引先が持つ資産についても、より詳しく見ていくことを意識していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

MECE×4W1Hで導く理想の実現

どうしてMECEを使う? 問題解決に向けた分析では、論理的な手順であるMECEを活用し、重複や抜け漏れがないように分解する必要があります。ただし、細かすぎる分析や大項目だけの分析では十分な結果が得られない点を踏まえ、まずは4W1Hを用いて課題の背後にある「あるべき姿」を明確にすることが重要だと感じています。 大枠再検討のタイミングは? また、業務上の具体的な課題に取り組む際、どの段階で細かい分析から大枠の再検討に移るかについて悩むことが多いです。実際の業務、例えば採用活動や人事情報管理において、4W1Hをどのように活用し「あるべき姿」を具体化していくかについて、ぜひ意見を聞いてみたいと思います。 柔軟な実務のコツは? さらに、4W1HとMECEを実務に取り入れる際の柔軟性やバランスをどのように意識しているのか、そのコツについても知見を得られればと考えています。

データ・アナリティクス入門

データで見つける学びの宝箱

傾向分析はどう見る? データがある場合は、まず全体の傾向やばらつきを確認し、平均値、中央値、最頻値といった代表値を踏まえて分析することが重要です。どのような視点で何を見たいのかによって、適切なグラフの種類を選定する必要があります。 データ不足はどう対策? 一方で、データが不足している場合は、必要なデータを自ら収集することが求められます。その際、どのようなデータがあればよいのかをあらかじめ仮説として立て、計画的にデータ収集を進めることが不可欠です。 グラフ説明はどう伝える? また、データ分析後には、結果を他人にわかりやすく伝えるためのグラフ化や説明方法についても十分に検討することが大切です。円グラフ、棒グラフ、ヒストグラムなど、見やすいグラフの具体例に着目し、どの視点からそのグラフが作られたのかを理解し、効果的な表現方法を真似ることで、説明力を高めていきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

問い直しで見える新しい景色

問いはどのように設定? 問いを正しく設定することが非常に重要であると実感しました。問いの立て方一つで導かれる答えが大きく変わるため、問題の本質を見極めることが求められます。そのため、データをどの角度や観点から見るかを常に意識し、さまざまな視点から疑問を持って捉える必要があると感じました。また、プロセスを進める中で、最初の問いを再確認し続けることで、答えがぶれずに一貫性を保つことができると考えています。 損益管理で何を問い直す? また、損益管理における課題についても、まず問いが何であるかを改めて考える必要性を感じています。具体的な行動に焦点を合わせがちですが、何が本当の問題なのかを問い直すことに意識を向けることが重要だと思います。さらに、この考え方を自分だけでなく部下とも共有することで、彼らにも問題の本質に気付くきっかけを提供し、共に成長していけるよう努めていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

新発見!数値が語る学びの軌跡

代表値の選択は? 代表値について、どのケースでどの値を選ぶのが適切か、具体的な例を交えて理解できました。これまであまり馴染みのなかった加重平均、幾何平均、標準偏差を正しく認識できたことが大きな学びとなりました。 申し込み数の平均は? イベントの日々の申し込み数を算出する場合、たとえばメルマガなどこちらからのアクションがあるかどうかで数値が変わるため、単純平均ではなく加重平均を使用する方法が適切だと感じました。普段見慣れている数字が大きく変化する可能性を実感しました。 目標設定はどう? 今後は、過去の学習内容を振り返り、まず自分が何を達成したいのかという目的を明確にすることから始めたいと思います。その上で、どの代表値を用いるべきかを検討する必要があると感じています。経験や知識が十分でない部分は、AIのサポートも活用しながら、徐々に自分の中に定着させていきたいと考えています。

アカウンティング入門

数字で見つける経営の物語

数字で見る変化は何? 数字から課題を読み解くことで、ビジネスモデルの改善に繋がる具体的な手法を理解できました。以前は無機質だと感じていた損益計算書が、実は有機的な活動の結果として表れていることに驚かされ、経済活動への興味が一層深まりました。 多角的比較は意欲? また、販管費率や売上原価の比較はもともと行っていたものの、他業種と相対的に見ることへの抵抗感が薄れました。特に海外展開している同業他社の各エリア別の業績比較を通して、国ごとの現状を詳しく分析してみたいという意欲が湧いてきました。 決算で理解を深める? さらに、公開されている各社の決算報告や自社の過去実績を再確認することで、より深い理解を得たいと考えるようになりました。加えて、決算報告をじっくりチェックする中で、気になる企業の株式購入も検討するようになり、普段の生活での視点に変化が生まれたと感じています。

データ・アナリティクス入門

MECEで切り拓く論理の未来

MECEと分解のポイントは? MECEの手法を通して、漏れなく重複のない考え方の重要性を学びました。また、ロジックツリーを用いることで物事を分解して考える方法にも触れました。ただし、細かく分解しすぎるのではなく、適度な粒度で整理することがちょうどよいと感じました。 製品サポートはどう変わる? 個人的な感覚に頼るのではなく、フレームワークを活用することで、よりロジカルかつ具体的に意見を伝えることができると思います。私の担当している製品サポート業務では、お客様からの問い合わせ対応や内部連携の課題があるため、業務をさらに整理して取り組む必要があると感じました。 課題解決のヒントは? 今後は、ロジックツリーを活用して課題を分解し、詳細に洗い出してみます。さらに、MECEの観点から整理されているかを再確認し、どこに課題があるのかを特定した上で、具体的な解決策を検討していく予定です。
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